INTELLIGENT ANALYSIS OF THE INFORMATION SECURITY EVENT FLOW NETWORK IDS

Abstract

В статье рассматривается модель поиска аномалий в многомерном временном наборе признаков потока СИБ на основе метода роста ошибки предсказания в момент появления аномалии, основанная на рекуррентных нейронных сетях с долгой краткосрочной памятью LSTM. Описана математическая модель и приведены результаты ее применения. The article considers a model for searching for anomalies in a multidimensional time set of SIB stream features based on the method of prediction error growth at the moment of anomaly occurrence, based on recurrent neural networks with long short-term memory LSTM. The mathematical model is described and the results of its application are presented.